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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明涉及飞行运动目标检测技术领域，具体涉及一种使用UNet与改进YOLOv5的无人机图像分割与检测方法，通过采集无人机在某一空域下出现的图像数据，并对图像进行筛选和标注，构建无人机运动目标数据集；在输入端对图像进行数据增强处理，在骨干网络部分添加了CBAM注意力机制模块，并将该结构插入YOLOv5的网络模型中，增强了网络的特征提取能力，进而提升检测精确度；在头部加入DIoU损失函数模块，解决了样本框与检测框检测重叠的问题，又提升了检测网络的鲁棒性。最后使用训练好的YOLOv5检测网络模型进行检测，得到检测结果，解决飞行运动目标环境下针对无人机的目标检测误检率、漏检率较大的问题。
主权项：1.一种使用UNet与改进YOLOv5的无人机图像分割与检测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集无人机在某一空域下飞行的图像数据，并对图像进行筛选和标注，构建无人机运动目标数据集；使用UNet对数据集中的无人机图像进行图像分割处理，使用特定的标注程序对图像中的无人机进行标注，并通过UNet网络进行训练，得到分割处理后无人机目标图像；构建改进YOLOv5检测网络模型；利用无人机运动目标数据集对改进YOLOv5检测网络模型进行训练，得到训练后的指标评价权重文件；将待测的含有无人机运动目标的视频输入至训练好后的改进YOLOv5检测网络模型进行检测，得到检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种使用UNet与改进YOLOv5的无人机图像分割与检测方法
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